ビジネスで必要となる統計学や機械学/AIの基礎知識について学びます。第１回、第２回と第３回で基本統計量である算術平均、中央値、四分位数、最頻値、分散と標準偏差を紹介します。第４回では確率の基本と各種の確率分布、第５回では区間推定や点推定などの統計的推定について学びます。さらに第６回では２変数の相関と因果を扱います。
本講座はビジネスのための統計学入門の前半部分であり、後半は回帰分析、教師あり機械学習、教師なし学習、そしてAI技術、テキストマイニングや画像解析について続編の講座で講義する予定です。
ビジネスの場面で統計学や機械学習を活用する場面を想定し、そこで必要となる基礎知識を系統的にまとめて学べる構成となっています。さらに実際の応用例は、他の先生の講座のなかでくわしく説明されています。
本講座は社会人のためのビジネスサイエンス講座の入門編となっていますのでご活用ください。
滋賀大学データサイエンス学部 教授
略歴：学生時代に第2世代 AI を研究、当時からプログラミングの自動生成、プログラミング科学、経営の意思決定アルゴリズム開発といった研究のかたわら、30年以上にわたり10種類以上のプログラミング教育を行った経験をもつ。最近はデータサイエンスや AI の教育を子ども向け、文系学生向け、社会人向けなど、多方面にわたって取り組んでいる。
主な著書
「データサイエンス大系 ニューラルネットワークとディープラーニング」学術図書出版社
特になし
最終確認テスト（10問）
得点率70%以上
1週間
講義動画収録時期：2022年
＜現在開講中！＞（6/3～8/31）
「経営分析学入門」
「ビジネスのための統計学入門」（当ページ）
「マネジメント（入門編）」
■第2回：7/1～8/31
「マーケティング」マーケティング分野で用いられる基本的な統計手法について、実際のデータを分析し、顧客満足度の分析結果を視覚化する方法をご紹介します。
「マネジメント（組織行動編）」組織における人間行動を研究対象とする組織行動論の基礎概念について解説します。
関連領域である組織変革そして管理者行動を取り上げます。
■第3回：8/1～9/30
「企業リスク管理のためのリスク軽量化入門」企業を取り巻く環境は複雑化しており、企業が適切にリスクを取り、企業価値向上につなげていくための鍵は、リスク計量化にあります。
講座を通じて、計算プロセスを理解することで、リスク計量を支える様々な理論が意味するところを体感して頂きたいと考えております。
これまで、のべ約1万人のみなさまに受講頂きました。
この機会にぜひご受講ください。
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